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项目概述
欢迎来到卷积神经网络(CNN)项目！在这一项目中，你将学到如何建立一个处理现实生活中的，用户提供的图像的算法。给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种，如果提供的图像是人，代码将会识别最相近的狗的品种。
在学习用于分类的最先进的 CNN 模型的同时，你将会为用户体验做出重要的设计与决定。我们的目标是，当你完成这一项目时，你将可以理解，通过将一系列模型拼接在一起，设计数据处理管道完成各式各样的任务所面临的挑战。每个模型都有它的优点与缺点，并且设计实际应用时，经常会面对解决许多没有最优解的问题。尽管你的解答不是最优的，但你的设计将带来愉快的用户体验！
项目指南
步骤
克隆存储库并打开下载的文件夹。
git clone /udacity/cn-deep-learning.git
cd cn-deep-learning/dog-project
下载狗狗数据集 ，并将数据集解压大存储库中，地点为项目路径/dogImages.
下载人类数据集。并将数据集解压大存储库中，位置为项目路径/lfw。
为狗狗数据集下载 VGG-16关键特征 并将其放置于存储库中，位置为项目路径/bottleneck_features。
安装必要的 Python 依赖包
对于 Mac/OSX：
conda env create -f requirements/dog-mac.yml
source activate dog-project
KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend"
对于 Windows：
conda env create -f requirements/dog-windows.yml
activate dog-project
set KERAS_BACKEND=tensorflow
python -c "from keras import backend"
打开 notebook
jupyter notebook dog_app.ipynb
注意： 我们虽然已经实现了一些代码，让你更快地开始工作，你仍需要实现额外的功能，以回答 notebook 中所有的问题。 除非有要求，否则不要修改任何已经包含的代码。
项目评审
你的项目将会由优达学城的审阅者依据次项目的评审标准进行审阅。请仔细阅读，并在提交之前自我评估你的项目。你必须通过了规则中的所有要求，才会审核通过。
项目提交
当你准备好提交你的项目时，将下列文件整理并压缩成一个文件，以便上传。
代码完整可运行的文件 dog_app.ipynb，所有的代码块都要执行并展示结果，并要求回答所有问题
将你的 notebook 导出为 HTML 或 PDF 格式，并以 report.html 或是 report.pdf 命名
任何用于项目中，并且并非由我们为这一项目提供的额外数据图片。 请不要将 dogImages/ 或是 lfw/ 文件夹中的项目数据包含在内，同样的，请不要将 bottleneck_features/ 文件夹包含在内。
此外，你也可以通过 GitHub 连接提交项目。
python狗品种识别_卷积神经网络(CNN)项目 给你一个狗的图像 你的算法将会识别并估计狗的品种...
